Pengertian Dan Manfaat Kompressing

Pengertian Dan Manfaat Kompressing

Dalam ilmu komputer dan teori informasi , kompresi data atau sumber pengkodean adalah proses encoding informasi dengan menggunakan lebih sedikit bit (atau unit informasi-bantalan lainnya) dari sebuah unencoded representasi akan menggunakan, melalui penggunaan khusus pengkodean skema. 

Dalam komputasi, deduplication data adalah teknik kompresi data khusus untuk menghilangkan data-grained berlebihan kasar, biasanya untuk meningkatkan utilisasi storage. 

Seperti komunikasi apapun, dikompresi komunikasi data hanya bekerja jika kedua pengirim dan penerima informasi memahami skema pengkodean. Misalnya, teks ini masuk akal hanya jika penerima mengerti bahwa itu adalah dimaksudkan untuk ditafsirkan sebagai karakter yang mewakili bahasa InggrisDemikian pula, data terkompresi hanya dapat dipahami jika metode decoding diketahui oleh penerima. 

Kompresi berguna karena membantu mengurangi konsumsi sumber daya mahal, seperti hard disk space atau transmisi bandwidth . Pada sisi negatifnya, data dikompresi harus didekompresi untuk digunakan, dan ini pengolahan tambahan mungkin merugikan beberapa aplikasi. Sebagai contoh, skema kompresi untuk video mungkin memerlukan perangkat keras mahal untuk video yang akan didekompresi cukup cepat untuk dilihat karena sedang decompressed (pilihan untuk dekompresi video secara penuh sebelum menonton mungkin nyaman, dan membutuhkan ruang penyimpanan untuk decompressed video). Rancangan skema kompresi data sehingga melibatkan trade-off antara berbagai faktor, termasuk tingkat kompresi, jumlah distorsi memperkenalkan (jika menggunakan skema kompresi lossy ), dan sumber daya komputasi yang dibutuhkan untuk kompres dan uncompress data. 

Ada 2 kompresi data

a. Lossy 

Lossy kompresi citra digunakan dalam kamera digital , untuk meningkatkan kapasitas penyimpanan dengan minimal penurunan kualitas gambar. Demikian pula, DVD menggunakan lossy MPEG-2 Video codec untuk kompresi video . 

Dalam lossy kompresi audio , metode psychoacoustics digunakan untuk menghapus non-terdengar (atau kurang terdengar) komponen dari sinyal. Kompresi berbicara manusia sering dilakukan dengan teknik khusus bahkan lebih, sehingga " pidato kompresi "atau" suara coding "kadang-kadang dibedakan sebagai suatu disiplin yang terpisah dari" kompresi audio ". audio yang berbeda dan kompresi standar pidato terdaftar di bawah codec audio . Suara kompresi akan digunakan dalam telepon Internet misalnya, sementara kompresi audio yang digunakan untuk CD ripping dan diterjemahkan oleh pemain audio. 

Berikut ciri-ciri 

• Terdapat informasi yang hilang pada saat sampai pada telinga dan mata manusia. 
• Digunakan pada kompresi objek audio, image, video dimana keakuratan data absolut tidak diperlukan. 
• Contoh: bila video image dikompres dengan basis frame-by- frame hilangnya data pada satu frame tidak mempengaruhi penglihatan. 
• Aplikasi: medical screening systems, video conferencing, dan multimedia messaging systems. 
• Metode kompresi yang banyak digunakan adalah standar JPEG. 

b. Lossless 

Berikut ini cirri-ciri:

• Data tidak berubah atau hilang pada proses kompresi atau dekompresi 
• Membuat satu replika dari objek asli 
• Menghilangkan perulangan karakter 
• Digunakan pada data teks dan image 
• Pada saat dilakukan dekompres, perulangan karakter diinstal kembali 

Standart compressing lossless yaitu:

1. Packbits encoding (Run-length encoding) 

• Kompresi data paling sederhana dan digunakan pada awal penggunaan kompresi. 
• Digunakan untuk kompresi image hitam-putih (binary). 
• String karakter yang berulang menempati dua byte: 
• Byte pertama berisi jumlah dari banyaknya perulangan 
• Byte kedua berisi karakter itu sendiri 
• Dilakukan pada satu baris (atau scanline), dan tidak digunakan pada baris yang mempunyai jumlah scanline banyak. 
• Byte lebih besar dari pada byte image asli. Efek ini disebut reverse compression atau negative compression. 

2. CCIT Group 3 1D

• Berdasarkan run-length encoding, scanline dilakukan pada pixel dari warna yang sama (hitam atau putih). 
• Hanya untuk image hitam-putih, bukan grayscale atau warna. 
• Aplikasi utama digunakan pada faksimil dan pada awal document imaging. 
• Menggunakan Huffman encoding untuk encoding pixel runlength pada CCIT Group 3 dan Group 4. 

Keuntungan: 

• Sederhana pada implementasi 
• Menjadi standar faksimil dan aplikasi document imaging 

Kerugian: 

• Satu dimensi dengan code setiap baris atau garis terpisah. 
• Tanpa mekanisme untuk melindungi dari kesalahan. 

3. CCIT GRoup 3 2D 

4. CCIT Group 4 

• Dua dimensi tanpa faktor K, yaitu garis seluruhnya.
• Garis referensi pertama adalah semua garis putih pada image bagian atas. 
• Group pertama dari pixel (scanline) dikode yang menganggap garis putih sebagai garis referensi dari garis berikutnya. 
• Mendapatkan level kompresi yang tinggi.

5. Lempel-Ziv and Welch aalgoruthm LZW 

The Lempel-Ziv (LZ) metode kompresi adalah salah satu algoritma paling populer untuk penyimpanan lossless. mengempis adalah variasi LZ yang dioptimalkan untuk kecepatan dekompresi dan rasio kompresi, sehingga kompresi ini bisa lambat. Deflate digunakan dalam PkZip , gzip dan PNG . LZW (Lempel-Ziv-Welch) digunakan dalam gambar GIF. Juga patut diperhatikan adalah LZR (LZ-Renau) metode, yang melayani sebagai dasar dari metode Zip. metode LZ memanfaatkan model kompresi berbasis tabel di mana entri tabel diganti untuk string data yang diulang. Untuk metode yang paling LZ, tabel ini dihasilkan secara dinamis dari data sebelumnya dalam input. Tabel sendiri sering Huffman dikodekan (misalnya Shri, LZX). berdasarkan skema coding LZ arus yang baik adalah melakukan LZX , digunakan dalam Microsoft CAB format. 

Yang sangat kompresor terbaik menggunakan model probabilistik, di mana prediksi yang digabungkan dengan algoritma yang disebut aritmatika coding. Arithmetic coding, diciptakan oleh Jorma Rissanen , dan berubah menjadi metode praktis oleh Witten, Neal, dan Cleary, mencapai kompresi lebih unggul dari algoritma Huffman dikenal-baik, dan cocok terutama baik untuk konteks data kompresi adaptif tugas dimana prediksi sangat- tergantung. Pengkodean aritmatika digunakan dalam standar kompresi gambar-bilevel JBIG , dan dokumen-standar kompresi DjVu . Entri teks sistem, Dasher , adalah-terbalik aritmatika-coder. 

Lossless versus kompresi lossy

Losseless algoritma kompresi memanfaatkan redundansi biasanya statistik sedemikian rupa untuk mewakili pengirim data lebih singkat tanpa kesalahan. kompresi Lossless dimungkinkan karena sebagian besar dunia nyata telah redundansi data statistik. Sebagai contoh, dalam teks bahasa Inggris, 'e' huruf jauh lebih umum daripada huruf 'z', dan probabilitas bahwa 'q' huruf akan diikuti oleh huruf 'z' sangat kecil. Kompresi jenis lain, disebut kompresi lossy data atau persepsi coding , adalah mungkin jika beberapa kehilangan kesetiaan diterima. Umumnya, sebuah kompresi data lossy akan dipandu oleh penelitian tentang bagaimana orang melihat data tersebut. Sebagai contoh, mata manusia lebih sensitif terhadap variasi halus dalam terang daripada variasi warna. JPEG kompresi gambar yang bekerja di sebagian oleh "pembulatan" beberapa informasi penting ini-kurang. Lossy kompresi data menyediakan cara untuk mendapatkan kesetiaan terbaik untuk jumlah yang diberikan kompresi. Dalam beberapa kasus, transparan (unnoticeable) kompresi yang diinginkan, dalam kasus lain, kesetiaan adalah dikorbankan untuk mengurangi jumlah data sebanyak mungkin. 

Skema kompresi Lossless adalah reversibel sehingga data asli dapat direkonstruksi, sementara skema lossy menerima beberapa hilangnya data untuk mencapai kompresi yang lebih tinggi. 

Namun, algoritma kompresi lossless data akan selalu gagal untuk kompres beberapa file, memang, setiap algoritma kompresi tentu akan gagal untuk kompres data tidak berisi pola-pola yang jelas. Upaya untuk kompres data yang telah dikompres biasanya sudah demikian akan menghasilkan sebuah ekspansi, seperti yang akan mencoba untuk menekan semua tapi yang paling sepele dienkripsi data. 

Dalam prakteknya, data lossy kompresi juga akan datang ke titik di mana memadatkan lagi tidak bekerja, walaupun suatu algoritma yang sangat lossy, seperti misalnya selalu mengeluarkan byte terakhir dari sebuah file, akan selalu kompres file sampai ke titik di mana ia kosong . 

Contoh kompresi lossy vs lossless adalah string berikut: 

String ini dapat dikompresi sebagai: 

Diartikan sebagai, "25 poin 9 delapan", string aslinya diciptakan sempurna, hanya ditulis dalam bentuk yang lebih kecil. In a lossy system, using Dalam sistem lossy, menggunakan 

Sebaliknya, data asli pasti hilang, di manfaat dari file yang lebih kecil. 

Kompresi Gambar

Kompresi gambar adalah aplikasi kompresi data. Akibatnya, tujuannya adalah untuk mengurangi redundansi dari data citra dalam rangka untuk dapat menyimpan atau mengirimkan data dalam bentuk yang efisien.

kompresi Gambar bisa lossy atau lossless . kompresi Lossless lebih disukai untuk keperluan arsip dan sering untuk pencitraan medis, gambar teknis, clip art , atau komik. Hal ini karena metode kompresi lossy, terutama saat digunakan pada rendah laju bit , memperkenalkan artefak kompresi . metode Lossy sangat cocok untuk citra natural seperti foto dalam aplikasi mana kecil (kadang-kadang tak terlihat) hilangnya kesetiaan dapat diterima untuk mencapai pengurangan substansial dalam bit rate. Kompresi lossy yang menghasilkan perbedaan tak terlihat bisa disebut visual lossless . 

Metode untuk kompresi gambar lossless adalah: 

• Run-length encoding digunakan sebagai metode standar dalam PCX dan sebagai salah satu kemungkinan di BMP , TGA , TIFF
• DPCM dan Predictive Coding
• Entropy Encoding
• Kamus adaptif algoritma seperti LZW digunakan dalam GIF dan TIFF
• Deflasi yang digunakan di PNG, MNG, dan TIFF

Metode untuk kompresi lossy: 

• Mengurangi ruang warna ke warna yang paling umum dalam gambar. Warna-warna yang dipilih akan ditentukan dalam palet warna dalam header dari gambar terkompresi. Setiap piksel referensi hanya indeks warna dalam palet warna. Metode ini dapat dikombinasikan dengan dithering untuk menghindari posterization . 
• Chroma subsampling . Ini mengambil keuntungan dari fakta bahwa mata manusia perceives perubahan spasial kecerahan lebih tajam dibandingkan dengan warna, dengan rata-rata atau menjatuhkan beberapa informasi chrominance dalam gambar. 
• Transform coding . Ini adalah metode yang paling umum digunakan. A -transform Fourier terkait seperti DCT atau transformasi wavelet diterapkan, diikuti oleh kuantisasi dan entropy coding . 
• Fractal kompresi . 

Properti Lain 

Kualitas gambar terbaik pada diberikan rate-bit (atau tingkat kompresi) merupakan tujuan utama dari kompresi gambar, bagaimanapun, ada sifat penting lainnya dari skema kompresi citra.

Skalabilitas 

Skabilitas umumnya mengacu pada penurunan kualitas dapat dicapai oleh manipulasi bitstream atau file (tanpa dekompresi dan re-kompresi). Nama lain untuk skalabilitas yang bitstreams coding atau tertanam progresif. Meskipun sifat sebaliknya perusahaan, skalabilitas juga dapat ditemukan dalam lossless codec, biasanya dalam bentuk scan pixel kasar-untuk-baik saja. Skalabilitas ini sangat berguna untuk melihat pratinjau gambar saat men-download (misalnya, dalam web browser) atau untuk menyediakan akses kualitas variabel misalnya, database. Ada beberapa jenis skalabilitas: 

• Kualitas progresif atau lapisan progresif: bitstream ini berturut-turut menyempurnakan gambar direkonstruksi. 
• Resolusi progresif: Pertama encode resolusi gambar yang lebih rendah, kemudian menyandikan perbedaan untuk resolusi yang lebih tinggi. 
• Komponen progresif: Pertama encode abu-abu, lalu warna. 

Region Of Interest Coding 

Bagian-bagian tertentu dari gambar yang dikodekan dengan kualitas yang lebih tinggi daripada yang lain. Hal ini dapat dikombinasikan dengan skalabilitas (menyandikan bagian pertama ini, yang lain nanti). 

Meta Information 

Compressed data dapat berisi informasi mengenai gambar yang dapat digunakan untuk mengkategorikan, pencarian, atau mengakses foto-foto. Informasi tersebut dapat mencakup dan tekstur statistik warna, kecil pratinjau gambar, dan penulis atau informasi hak cipta. 

Pengolahan Kekuasaan

Algoritma kompresi membutuhkan jumlah yang berbeda dari kekuatan pemrosesan untuk encode dan decode. Beberapa algoritma kompresi tinggi memerlukan kekuatan pemrosesan tinggi. 

Kualitas metode kompresi sering diukur dengan rasio signal-to-noise Puncak Ini mengukur jumlah kebisingan diperkenalkan melalui kompresi lossy gambar, namun, penilaian subjektif penampil juga dianggap sebagai langkah penting, mungkin, menjadi ukuran yang paling penting.

Kompresi Audio (Data)

Kompresi Audio adalah bentuk kompresi data yang dirancang untuk mengurangi kebutuhan bandwidth transmisi digital audio stream dan ukuran penyimpanan file audio. Audio kompresi algoritma diimplementasikan dalam perangkat lunak komputer sebagai codec audio . algoritma kompresi data Generik berkinerja buruk dengan data audio, jarang mengurangi ukuran data jauh di bawah 87% dari aslinya dan tidak dirancang untuk digunakan dalam aplikasi real time. Akibatnya, dioptimalkan secara khusus audio lossless dan lossy algoritma telah dibuat. Lossy algoritma lossy memberikan tingkat kompresi yang lebih besar dan digunakan dalam perangkat konsumen mainstream audio. 

Dalam kedua dan lossless kompresi lossy, redundansi informasi berkurang, dengan menggunakan metode seperti pengkodean , pengenalan pola dan prediksi linier untuk mengurangi jumlah informasi yang digunakan untuk mewakili data terkompresi. 

Trade-off antara kualitas audio sedikit berkurang dan transmisi atau ukuran penyimpanan sebanding dengan yang kedua untuk aplikasi audio yang paling praktis di mana pengguna mungkin tidak akan merasakan kerugian dalam rendisi kualitas pemutaran. Misalnya, salah satu Compact Disc memegang sekitar satu jam dari kesetiaan musik terkompresi tinggi, kurang dari 2 jam musik terkompresi losslessly, atau 7 jam musik yang dikompresi dalam MP3 format di media bit rate . 

Audio Kompresi Lossless 

Kompresi lossless audio menghasilkan representasi data digital yang dapat diperluas ke tepat digital duplikat dari stream audio asli.Hal ini kontras dengan perubahan ireversibel pada playback dari teknik kompresi lossy seperti Vorbis dan MP3 . rasio kompresi adalah sama dengan yang untuk data kompresi lossless generik (sekitar 50-60% dari ukuran asli ), dan secara substansial kurang dari untuk kompresi lossy, yang biasanya menghasilkan 5-20% dari ukuran aslinya

Kesulitan Dalam Kompresi Data Audio Lossless 

Sulit untuk menjaga semua data dalam aliran audio dan mencapai kompresi substansial. Pertama, sebagian besar rekaman suara sangat kompleks, direkam dari dunia nyata. Sebagai salah satu metode kompresi kunci adalah untuk menemukan pola dan pengulangan, data yang lebih kacau seperti audio tidak kompres dengan baik. Dalam cara yang sama, foto-foto kompres kurang efisien dengan metode lossless dari gambar yang dihasilkan komputer sederhana lakukan. Tapi yang menarik, bahkan komputer yang dihasilkan suara dapat berisi sangat rumit bentuk gelombang yang menjadi tantangan untuk algoritma kompresi banyak. Hal ini disebabkan sifat gelombang audio, yang umumnya sulit untuk menyederhanakan tanpa konversi (selalu lossy) untuk informasi frekuensi, seperti yang dilakukan oleh telinga manusia. 

Alasan kedua adalah bahwa nilai-nilai dari audio sample berubah sangat cepat, generik data sehingga kompresi algoritma tidak bekerja dengan baik untuk audio, dan string byte berturut-turut tidak umumnya muncul sangat sering. Namun, konvolusi dengan] filter [-1 1 (yaitu, mengambil turunan pertama) cenderung sedikit memutihkan ( decorrelate, membuat datar) spektrum, sehingga memungkinkan kompresi lossless tradisional di encoder untuk melakukan tugasnya; integrasi di decoder mengembalikan sinyal asli. Codec seperti FLAC, Mempersingkat dan TTA menggunakan prediksi linier untuk memperkirakan spektrum sinyal. Pada encoder, kebalikannya adalah estimator digunakan untuk memutihkan sinyal dengan menghapus puncak spektrum sedangkan estimator digunakan untuk merekonstruksi sinyal asli di decoder. 

Kriteria Evaluasi 

Lossless audio codec tidak mempunyai masalah kualitas, sehingga kegunaan dapat diperkirakan oleh 

• Kecepatan kompresi dan dekompresi 
• Tingkat kompresi 
• Ketahanan dan koreksi kesalahan 
• Dukungan produk 

Kompresi Audio Lossy 

Kompresi audio lossy digunakan dalam berbagai aplikasi. Selain aplikasi langsung (mp3 player atau komputer), kompresi digital audio stream yang digunakan dalam DVD video paling; televisi digital, media streaming di internet , satelit dan kabel radio, dan semakin dalam siaran radio terestrial. Kompresi lossy biasanya mencapai kompresi yang jauh lebih besar daripada kompresi lossless (data dari 5 persen menjadi 20 persen dari aliran asli, bukan dari 50 persen menjadi 60 persen), dengan membuang data yang kurang-kritis. 

Inovasi dari kompresi audio lossy adalah menggunakan psychoacoustics untuk mengakui bahwa tidak semua data dalam aliran audio dapat dirasakan oleh sistem pendengaran manusia. kompresi lossy Kebanyakan mengurangi redundansi persepsi oleh suara mengidentifikasi pertama yang dianggap tidak relevan perseptual, yaitu, suara yang sangat sulit untuk mendengar. Contoh umum termasuk frekuensi tinggi, atau suara yang terjadi pada saat yang sama dengan suara keras. Mereka suara yang dikodekan dengan akurasi menurun atau tidak kode sama sekali. 

Jika mengurangi redundansi persepsi tidak mencapai kompresi yang cukup untuk aplikasi tertentu, mungkin memerlukan kompresi lebih lanjut lossy. Tergantung pada sumber audio, ini masih belum dapat menghasilkan perbedaan mencolok. Pidato misalnya dapat dikompresi jauh lebih dari musik. Kebanyakan skema kompresi lossy memungkinkan kompresi parameter harus disesuaikan untuk mencapai tingkat target data, biasanya dinyatakan sebagai bit rate . Sekali lagi, reduksi data akan dipandu oleh beberapa model betapa pentingnya suara adalah sebagai dirasakan oleh telinga manusia, dengan tujuan efisiensi dan kualitas dioptimalkan untuk tingkat target data (Ada berbagai model yang digunakan untuk analisis perseptual, beberapa lebih cocok untuk berbagai jenis audio daripada yang lain.) Oleh karena itu, tergantung pada kebutuhan bandwidth dan penyimpanan, penggunaan kompresi lossy dapat mengakibatkan pengurangan persepsi kualitas audio yang berkisar dari tidak ada sampai parah, tapi umumnya pengurangan jelas terdengar kualitas tidak dapat diterima untuk pendengar. 

Karena data akan dihapus selama kompresi lossy dan tidak dapat dipulihkan oleh dekompresi, beberapa orang mungkin tidak suka kompresi lossy untuk penyimpanan arsip. Oleh karena itu, sebagaimana dicatat, bahkan mereka yang menggunakan kompresi lossy (untuk aplikasi audio portabel, misalnya) mungkin ingin menyimpan arsip losslessly terkompresi untuk aplikasi lain. Selain itu, teknologi kompresi terus maju, dan mencapai kompresi lossy state-of-the-art akan memerlukan satu untuk memulai lagi dengan data lossless audio asli dan kompres dengan lossy codec baru. Sifat kompresi lossy (baik untuk audio dan gambar) hasil dalam meningkatkan penurunan kualitas jika data terkompress, kemudian recompressed menggunakan kompresi lossy. 

Metode Coding 

a. Domain metode Transform 

Dalam rangka untuk menentukan apa informasi dalam sinyal audio perseptual tidak relevan, paling algoritma kompresi lossy menggunakan transformasi seperti discrete cosine transform dimodifikasi (MDCT) untuk mengkonversi domain waktu gelombang sampel menjadi transformasi domain. Setelah berubah, biasanya menjadi domain frekuensi , frekuensi komponen dapat dialokasikan bit menurut bagaimana didengar mereka. Kemampuan didengar komponen spektral ditentukan dengan terlebih dahulu menghitung ambang masking, di bawah ini yang diperkirakan suara akan berada di luar batas persepsi manusia. 

Ambang masking dihitung dengan menggunakan ambang mutlak pendengaran dan prinsip-prinsip masking simultan fenomena dimana sinyal tertutup oleh sinyal lain yang dipisahkan oleh frekuensi dan, dalam beberapa kasus, temporal masking - di mana sebuah sinyal tertutup oleh sinyal lain dipisahkan oleh waktu. Sama-kontur kenyaringan juga dapat digunakan untuk bobot pentingnya persepsi dari komponen yang berbeda. Model kombinasi telinga-otak manusia memasukkan efek seperti ini sering disebut model psychoacoustic . 

b. Domain metode Waktu 

Coders ini menggunakan model generator suara itu (seperti saluran suara manusia dengan LPC) untuk memutihkan sinyal audio (yaitu, rata spektrum-nya) sebelum kuantisasi. LPC juga dapat dianggap sebagai teknik pengkodean dasar persepsi; rekonstruksi sinyal audio menggunakan prediktor linier bentuk kebisingan kuantisasi koder ke dalam spektrum dari sinyal sasaran, sebagian masking itu. 

Aplikasi 

Karena sifat algoritma lossy, kualitas audio menderita bila file didekompress dan recompressed ( rugi generasi digital ). Hal ini membuat kompresi lossy tidak cocok untuk menyimpan hasil antara dalam aplikasi teknik audio profesional, seperti mengedit suara dan merekam multitrack. Namun, mereka sangat populer dengan pengguna akhir (terutama MP3 ), sebagai satu megabyte dapat menyimpan sekitar satu menit patut musik pada kualitas memadai. 

Kegunaan 

Kegunaan dari codec audio lossy ditentukan oleh: 

• Persepsi kualitas audio 
• Kompresi faktor 
• Kecepatan kompresi dan dekompresi 
• latency algoritma (kritis untuk aplikasi streaming real-time; lihat di bawah) 
• Dukungan produk 

Format Lossy sering digunakan untuk distribusi audio streaming, atau aplikasi interaktif (seperti pengkodean untuk transmisi digital pidato dalam jaringan ponsel). Dalam aplikasi tersebut, data harus decompressed sebagai aliran data, bukan setelah seluruh data stream telah terkirim. Tidak semua codec audio yang dapat digunakan untuk aplikasi streaming, dan untuk aplikasi seperti codec yang dirancang untuk data stream efektif biasanya akan dipilih. 

Beberapa codec akan menganalisa segmen lagi data untuk mengoptimalkan efisiensi, dan kemudian kode tersebut dengan cara yang membutuhkan segmen yang lebih besar data pada satu waktu untuk decode. (Sering codec membuat segmen disebut "frame" untuk membuat data segmen diskrit untuk encoding dan decoding.) Yang melekat latensi dari algoritma coding dapat sangat penting, misalnya, ketika ada dua arah transmisi data, seperti dengan telepon percakapan, keterlambatan signifikan serius dapat menurunkan kualitas yang dirasakan. 

Berbeda dengan kecepatan kompresi, yang sebanding dengan jumlah operasi yang dibutuhkan oleh algoritma, sini latency mengacu pada jumlah sampel yang harus dianalisa sebelum blok audio diprosesDalam kasus minimum, latency adalah 0 nol sampel (misalnya, jika koder / decoder hanya mengurangi jumlah bit yang digunakan untuk quantize sinyal). Time domain algoritma domain Sisa misalnya LPC juga sering memiliki latency rendah, maka popularitas mereka dalam pidato pengkodean untuk telephonyDalam algoritma seperti MP3, bagaimanapun, jumlah sampel yang harus dianalisa untuk menerapkan model psychoacoustic dalam domain frekuensi, dan latensi berada di urutan 23 ms (46 ms untuk komunikasi dua arah). 

Kompresi Video

Video kompresi mengacu untuk mengurangi jumlah data yang digunakan untuk mewakili video digital gambar, dan merupakan kombinasi dari ruang kompresi gambar dan temporal kompensasi gerak. Kompresi video adalah contoh dari konsep pengkodean sumber dalam teori Informasi Artikel ini membahas aplikasi: video terkompresi secara efektif dapat mengurangi bandwidth yang diperlukan untuk mengirimkan video melalui siaran terestrial , melalui TV kabel, atau melalui TV satelit layanan.

Kualitas Video 

Kebanyakan video kompresi lossy beroperasi pada premis bahwa banyak data sekarang sebelum kompresi tidak diperlukan untuk mencapai kualitas persepsi yang baik. Sebagai contoh, DVD menggunakan standar pengkodean video yang disebut MPEG-2 yang bisa memampatkan sekitar dua jam data video dengan 15 hingga 30 kali, sementara masih menghasilkan kualitas gambar yang umumnya dianggap berkualitas tinggi untuk standar-definition video. Video kompresi adalah tradeoff antara disk space, kualitas video, dan biaya perangkat keras yang diperlukan untuk dekompresi video dalam waktu yang wajar. Namun, jika video overcompressed secara lossy, terlihat (dan kadang-kadang mengganggu) artefak dapat muncul. 

Video kompresi biasanya beroperasi pada kelompok berbentuk persegi tetangga piksel , yang sering disebut makroblok . Kelompok-kelompok pixel atau blok pixel tersebut dibandingkan dari satu frame ke depan dan codec kompresi video (encode / decode skema) hanya mengirim perbedaan dalam blok tersebut. Ini bekerja sangat baik jika video memiliki mosi tidak. masih kerangka teks, misalnya, dapat diulang dengan data yang ditransmisikan sangat sedikit. Di daerah video dengan gerakan lebih, lebih mengubah piksel dari satu frame ke yang berikutnya. Ketika banyak piksel berubah, skema kompresi video harus mengirim lebih banyak data untuk bersaing dengan jumlah yang lebih besar piksel yang berubah. Jika konten video termasuk ledakan, api, kawanan ribuan burung, atau gambar lain dengan banyak-frekuensi detail tinggi, kualitas akan turun, atau kecepatan bit variabel harus ditingkatkan untuk membuat informasi ini ditambah dengan sama tingkat detail. 

Penyedia pemrograman memiliki kontrol atas jumlah kompresi video diterapkan untuk program video mereka sebelum dikirim ke sistem distribusi mereka. DVD, Blu-ray disc, dan HD DVD telah kompresi video diterapkan selama proses menguasai mereka, meskipun Blu-ray dan HD DVD memiliki kapasitas disk yang cukup bahwa kompresi yang diterapkan dalam format ringan, bila dibandingkan dengan contoh seperti video paling streaming pada yang internet , atau diambil pada ponsel . Software yang digunakan untuk menyimpan video pada hard drive atau berbagai format cakram optik akan sering memiliki kualitas gambar yang lebih rendah, meskipun tidak dalam semua kasus. High-bitrate codec video dengan atau tanpa kompresi sedikit ada untuk video pasca produksi bekerja, tapi membuat file besar sangat dan karena itu hampir tidak pernah digunakan untuk distribusi video selesai. Setelah kompresi video yang berlebihan lossy kompromi kualitas gambar, adalah mustahil untuk mengembalikan gambar untuk kualitas aslinya. 

Intraframe Interframe Kompresi Versus 

Salah satu teknik yang paling kuat untuk video mengompresi adalah kompresi interframe. Kompresi Interframe menggunakan satu atau lebih atau yang lebih baru frame sebelumnya dalam urutan untuk kompres frame lancar, sedangkan kompresi intraframe hanya menggunakan frame saat ini, yang efektif kompresi gambar. 

Metode yang paling umum digunakan bekerja dengan membandingkan setiap frame dalam video dengan yang sebelumnya. Jika jendela memiliki wilayah di mana tidak ada yang bergerak, sistem hanya mengeluarkan perintah pendek yang salinan yang bagian dari frame sebelumnya, bit-untuk-bit, ke yang berikutnya. Jika bagian dari memindahkan bingkai dengan cara sederhana, kompresor memancarkan perintah (sedikit lebih panjang) yang menceritakan decompresser bergeser, memutar, meringankan, atau menggelapkan copy - perintah lagi, tapi masih jauh lebih pendek daripada kompresi intraframe. kompresi Interframe bekerja dengan baik untuk program yang hanya akan diputar kembali oleh penonton, tetapi dapat menyebabkan masalah jika urutan video perlu diedit. 

Karena data kompresi interframe salinan dari satu frame ke yang lain, jika frame asli hanya dipotong (atau hilang di transmisi), frame berikut ini tidak dapat direkonstruksi dengan benar. format video Beberapa, seperti DV, kompres setiap frame secara independen dengan menggunakan kompresi intraframe. 'Memotong' Pembuatan dalam intraframe-video terkompresi hampir semudah mengedit video tidak terkompresi - satu menemukan awal dan akhir setiap frame, dan hanya salinan-bit-bit untuk setiap frame yang satu ingin tetap, dan membuang frame satu doesn 't inginkan. Perbedaan lain antara intraframe dan kompresi interframe adalah bahwa dengan sistem intraframe, setiap frame menggunakan jumlah yang sama data. Dalam sistem interframe kebanyakan, frame tertentu (seperti " aku frame "dalam MPEG-2 ) tidak diizinkan untuk menyalin data dari frame lain, dan memerlukan lebih banyak data dari frame lain di sekitarnya. 

Hal ini dimungkinkan untuk membangun sebuah editor video berbasis komputer yang spot masalah yang disebabkan ketika saya berada di luar frame diedit sementara frame lain membutuhkannya. Hal ini memungkinkan format yang lebih baru seperti HDV yang akan digunakan untuk mengedit. Namun, proses ini menuntut daya komputasi lebih banyak daripada intraframe editing video yang dikompresi dengan kualitas gambar yang sama. 

Bentuk Lancar 

Hari ini, hampir semua metode kompresi video yang umum digunakan (misalnya, yang dalam standar disetujui oleh ITU-T atau ISO ) menerapkan discrete cosine transform (DCT) untuk mengurangi redundansi spasial. Metode lain, seperti kompresi fraktal , pengejaran yang cocok dan penggunaan transformasi wavelet diskrit (DWT) telah menjadi subyek dari beberapa penelitian, tetapi biasanya tidak digunakan dalam produk praktis (kecuali untuk penggunaan wavelet image coding masih pemrogram sebagai tanpa kompensasi gerak). Bunga dalam kompresi fractal tampaknya berkurang, karena analisis teoritis baru-baru ini menunjukkan kurangnya perbandingan efektivitas metode tersebut. 

Menggunakan Kompresi Yang Tepat

Ada berbagai jenis kompresi untuk pekerjaan yang berbeda. There are audio codecs (like MP3 ) Ada codec audio (seperti MP3 ) yang memungkinkan Anda untuk cepat mendownload musik melalui internet dan banyak menyimpan lagu pada pemutar portabel Anda. Ada juga codec video yang memungkinkan Anda menonton klip pendek dan TV menunjukkan secara online, atau membuat DVD film dari rekaman video Anda sendiri di rumah. 

Sebagian besar format audio / video digital memungkinkan Anda untuk memilih tingkat kompresi yang berbeda ketika Anda sedang menciptakan, atau encoding, file. Sebagai contoh, file MP3 dapat dikodekan pada tingkat yang berbeda dari kompresi untuk berbagai ukuran file dan kualitas suaraBerkas resolusi diukur dalam satuan kilobyte per detik (kbps) - yaitu, berapa ribu byte yang diperlukan untuk menyimpan satu detik musik. Angka ini dikenal sebagai bitrate. 

Semakin tinggi resolusinya, semakin banyak informasi dari sumber asli dipertahankan. Sebuah file 256kbps, misalnya, memegang dua kali lebih banyak data sebagai file 128kbps.. Umumnya, semakin kecil bitrate, file lebih merupakan dikompresi dan semakin akan dikenakan penurunan kualitas. Namun, file yang lebih kecil lebih mudah untuk menyimpan dan cepat untuk men-download atau transfer. Ketika Anda mendownload file atau pengkodean Anda sendiri, mempertimbangkan bagaimana Anda akan menggunakan mereka, dan memilih dari pilihan kompresi Anda sesuai. 

Tabel ini menunjukkan ukuran file relatif lagu tiga menit yang sama disimpan dalam format yang berbeda, dimulai dengan lagu CD asli di sebelah kiri. Semakin kecil file, sonic lebih banyak informasi yang hilang.

Beberapa jenis digital alat perekam audio dan video menggunakan kompresi untuk penyimpanan yang efisien. Encoders di perangkat lunak perangkat ini kompres konten dicatat selama proses perekaman. Berikut adalah beberapa contoh: 

• Baik iTunes dan Windows Media Player software secara default kompres robek CD trek ke 128 kbps untuk masing-masing format file mereka ( AAC untuk iTunes dan WMA untuk Windows Media Player). Hal ini secara signifikan mengurangi ukuran file, membiarkan sekitar 130 lagu yang disimpan dalam jumlah yang sama dari memori yang file terkompresi asli akan membutuhkan. Baik iTunes dan Windows Media membiarkan Anda menyesuaikan bitrate untuk baik kompresi lebih tinggi atau lebih rendah. 
• DVD recorder menggunakan MPEG2 kompresi untuk menyimpan film dan menunjukkan pada cakram DVD kosong. Pengguna dapat hampir selalu memilih dari berbagai waktu perekaman atau pengaturan kualitas gambar apa yang Anda benar-benar memilih adalah bagaimana sangat rekaman Anda akan dikompresi. 
• Kamera digital menggunakan JPEG kompresi gambar untuk memungkinkan banyak gambar untuk disimpan dalam jumlah terbatas memori. Beberapa kamera membiarkan Anda mengambil foto tidak dikompresi (biasanya dalam TIFF atau RAW file), yang mengambil beberapa kali lebih banyak memori dari gambar JPEG. 

Kompatibilitas dan perangkat lunak 

Ketika bekerja dengan audio atau video pada PC Anda, Anda mungkin menemukan bahwa beberapa jenis file yang dapat dibuka oleh lebih dari satu aplikasi perangkat lunak. Beberapa jenis file bahkan dapat digunakan pada sistem operasi yang berbeda (seperti Windows dan Macintosh). format file lainnya hanya dapat kompatibel dengan aplikasi spesifik tunggal. Bila Anda men-download file audio / video, perlu diingat bahwa Anda harus memiliki software yang kompatibel untuk membukanya dan menerjemahkannya kembali ke bentuk suara atau dilihat. 

Ketika datang ke pengkodean file Anda sendiri, Anda mungkin menemukan bahwa beberapa aplikasi menghasilkan lebih baik yang terdengar atau hasil yang lebih tampan daripada yang lain. Demikian juga, jika Anda dihadapkan dengan pilihan antara dua atau lebih format untuk pekerjaan yang sama - misalnya, memilih antara file MP3 atau Windows Media Audio file untuk player portabel Anda - Anda mungkin menemukan bahwa Anda memiliki preferensi pribadi untuk satu format atau lain. 

Ketika memilih antara format atau perangkat lunak, mencoba pilihan yang tersedia setiap kali Anda bisa untuk melihat apa yang terbaik untuk Anda. Jika Anda akan file sharing dengan orang lain, tetap dengan codec umum untuk membantu memastikan kompatibilitas playback. 

Media streaming 

Meskipun file audio dan video terkompresi biasanya jauh lebih kecil daripada mentah, yang tidak dikompresi, mereka dapat tetap kadang-kadang membutuhkan waktu lama untuk download - bahkan jika Anda memiliki broadband atau koneksi internet DSL designer satu arah web dapat membuat konten audio dan video digital lebih mudah tersedia untuk surfer bersih rata-rata adalah melalui media streaming. 

Streaming adalah teknik yang memungkinkan data yang akan diterjemahkan menjadi gambar yang dapat dilihat atau suara terdengar "on the fly" yaitu, file bermain seperti itu di download. Streaming umumnya digunakan oleh situs radio internet untuk menawarkan musik terus menerus dan siaran berita. Banyak situs video online seperti YouTube.com - menggunakan streaming juga. 

Data dapat dialirkan pada Web pada kecepatan yang berbeda. Koneksi Internet broadband memungkinkan Anda untuk menerima streaming konten pada bitrate yang lebih tinggi daripada dial-up koneksi, dan lebih tinggi bitrate biasanya memberikan gambaran yang lebih baik dan / atau kualitas suara. 

Ada beberapa format file, seperti RealMedia dan Adobe Flash, yang digunakan hampir secara eksklusif di streaming aplikasi. Format lain, seperti MP3 untuk audio dan MPEG4 untuk video, dapat memberikan baik streaming dan download konten.